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Weather MCP Server

Weather MCP Server

ローカル
github.com/nakamurau1メディア・デザイン084 週間前に更新

Weather MCP Server について

Weather MCP Server は、National Weather Service のデータを MCP 対応クライアントに提供します。座標による予報取得と、米国各州の有効な警報確認に対応しています。

主な機能

  1. 01地理座標による天気予報の取得
  2. 02米国各州の有効な警報の取得
  3. 03LLM 向けに整形した気象データ
  4. 04州別の警報リソーステンプレート

活用シーン

  1. 01地点の天気予報の確認
  2. 02州内で有効な警報の確認

MCP 対応

Claude などの MCP クライアントに、予報・警報ツールと州別警報のリソーステンプレートを提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Weather MCP Server

National Weather Service API から気象データを提供する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

機能

  • 地理座標を指定して天気予報を取得
  • 米国の州を指定して気象警報を取得
  • LLM での利用に適した、整形済みの気象データ
  • Claude やその他の MCP 対応クライアントとの連携

前提条件

  • Node.js(LTS バージョンを推奨)
  • npm または yarn

インストール

  1. リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/nakamurau1/weather-mcp.git
cd weather-mcp
  1. 依存関係をインストールします。
npm install
  1. サーバーをビルドします。
npm run build

使用方法

サーバーを直接実行する
npm start

または、直接実行します。

./dist/index.js
Claude Desktop に接続する
  1. Claude Desktop の設定ファイルを編集します。
# MacOS
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
  1. weather-mcp サーバーの設定を追加します。
{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/your/weather-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}
  1. Claude Desktop を再起動します。

  2. 次のようなクエリでサーバーをテストします。

    • 「サクラメントの天気はどうですか?」
    • 「テキサス州で現在有効な気象警報はありますか?」

利用可能なツール

get_forecast

地理的な場所の天気予報を取得します。

パラメーター:

  • latitude:場所の緯度(-90~90 の数値)
  • longitude:場所の経度(-180~180 の数値)
get_alerts

米国の州で発令中の気象警報を取得します。

パラメーター:

  • state:米国の州を表す 2 文字のコード(例:「CA」、「NY」、「TX」)

リソーステンプレート

州別の気象警報

URI テンプレート:weather://{state}/alerts

例:weather://CA/alerts

制限事項

  • 気象データを取得できるのは米国内の場所に限られます(NWS API)
  • 過去の気象データはなく、現在の状況と天気予報のみを提供します

開発

  • 開発モードで実行:npm run dev
  • プロジェクトをビルド:npm run build

ライセンス

ISC

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。